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床成矿深度和剥蚀程度是矿体定位预测中的难点。在阿希金矿床空间定位规律研究中,根据对控矿断裂构造性质、矿体的产出形
态及空间分布特征、矿化类型变化以及黄铁矿热电性和石英流体包裹体实验参数等微观信息的综合分析,确定了阿希金矿床的成
矿深度和矿体的底部标高;认为矿体形成后经历了平衡剥蚀和差异剥蚀两次改造过程,并计算了矿体南北两段的剥蚀率,建立了
阿希金矿床剥蚀改造过程模式。这些认识和结果对阿希矿区深部探矿工作具有重要的指导意义。 相似文献
地震数据中存在的多次波影响偏移成像,误导地震资料的解释,因此通常视为相干噪声而被去除.为了对多次波进行智能化衰减,本文提出了一种基于数据增广训练的使用深度神经网络的多次波压制方法.设计的深度神经网络包括卷积编码和卷积解码过程,其中卷积编码过程学习全波场数据中的一次波特征,卷积解码过程利用这些特征来重构一次波并压制多次波和随机噪声.在训练阶段,旋转训练集并在输入数据中加入随机噪声构成增广训练数据集来提升神经网络的抗噪稳定性和泛化性,通过迁移学习让深度神经网络具备跨工区压制多次波的能力.简单模型与Sigsbee2B模型三套模拟数据的实例验证了本文方法在一次波重构和多次波压制中的有效性、稳定性和良好泛化性;一套崎岖海底模型地震物理模拟数据的应用实例表明本文方法具有应用于复杂条件下压制地震多次波的能力.
相似文献裂缝广泛分布于地球介质中并且具有多尺度的特点,裂缝尺度对于油气勘探和开发有着重要的意义.本文制作了一组含不同长度裂缝的人工岩样,其中三块含裂缝岩样中的裂缝直径分别为2 mm、3 mm和4 mm,裂缝的厚度都约为0.06 mm,裂缝密度大致相同(分别为4.8%、4.86%和4.86%).在岩样含水的条件下测试不同方向上的纵横波速度,实验结果表明,虽然三块裂缝岩样中的裂缝密度大致相同,但是含不同直径裂缝岩样的纵横波速度存在差异.在各个方向上,含数量众多的小尺度裂缝的岩样中纵横波速度都明显低于含少量的大尺度裂缝的岩样中纵横波速度.尤其是对纵波速度和SV波速度,在不同尺度裂缝岩样中的差异更明显.在含数量多的小尺度裂缝的岩样中纵波各向异性和横波各向异性最高,而含少量的大尺度的裂缝的岩样中的纵波各向异性和横波各向异性较低.实验测量结果与Hudson理论模型预测结果进行了对比分析,结果发现Hudson理论考虑到了裂缝尺度对纵波速度和纵波各向异性的影响,但是忽略了其对横波速度和横波各向异性的影响.
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